架构师的业务思维 陈 辉 （沉 辉） 蘑菇街 架构师 架构师三法宝 架构师的业务思维 陈 辉 （沉 辉） 蘑菇街架构师 • 蘑菇街 电商技术&基础平台负责人 • 13-15年 淘宝技术部 关于我 分享大纲 • 架构师的分类 • 什么是业务思维 • 如何运用业务思维影响架构设计 • 如何培养业务思维 架构师的分类 不是重新定义，而是对标 技术架构师 业务架构师 平台架构师 平台架构师 什么是架构师的业务思维？ 场景 今年我们要落地中台架构 大中台，小前台？ 中台架构是怎么样的？ 是不是需要分层设计？ 用什么系统去承载？需要什么框 架吗？ 换个问法 今年我们要落地业务中台架构 用户基础服务 交易服务 商品服务 关系服务 广告服务 业务域A 业务域B 业务域C 业务域D 业务组件/中间件 电商业务 内容业务 直播业务 算法支撑 中间件 计算框架 计算框架 平台工具 云的能力 什么是架构师的业务思维？ 站在业务方的视角，在理解业务发展目标、看清业务发展方向的前提下，做出技术和业务的平衡 站在业务方的视角，在理解业务发展目标、看清业务发展方向的前提下，做出技术和业务的平衡 跳出技术思维 理解清楚当前需求 具有业务前瞻性 不要过度设计 怎么运用？CASE I 流量承接 主播互动 商场促销活动 玩法承接 不断的优化和迭代 试错远远大于成功

阿 里 巴 巴 研 发 效 能 实 践 日 张燎原 阿里巴巴高级技术专家 从持续交付到业务创新 从持续交付到业务创新 一切不以达成业务目标为目的的持续交付都是耍流氓 张燎燎原 阿里巴巴高级技术专家，他是敏捷和精益方法的积极实 践者和推动者，具有十多年软件研发一线实践经验，经 历过消费电子、通信及互联网多个行业，长期从事研发 管理及研发教练工作，负责组织级大规模敏捷导入实施 和转型的 com/PPI/pressroom.asp Higher Primates Can Program After VB.NET Training 灵⻓长类动物接受培训之后， 能够进⾏行行VB编程 顺畅的高质量地交付 复杂产品、业务和组织 现实挑战 理理想期望 #1. 持续交付 ——可⻅见、可控、可度量量，加速价值交付 可⻅见：端到端拉通对⻬齐 ⽤用户价值驱动 左右模块对⻬齐 端到端的价值交付过程 �������������� 其分布情况和解决时长等。 业务团队愿景⽬目标：2-1-1 示例例（1/2） 示例例（2/2） 加速~ 持续部署流⽔水线，让代码顺畅流动 集成测试环境 性能测试环境 系统测试环境 预发环境 线上环境 构建 静态检查 单元测试 打包部署 功能测试 性能测试 系统测试 发布上线 验收 Code Repo Package Repo 微服务架构、中台战略略，让代码解耦，持续发布 业务 平台 基础设施

字节跳动在 Go 网络库上的实践 何晨 字节跳动 基础架构 – 研发 应用层 Netpoll – 面向 RPC 场景的网络库 Go net Netpoll 网络层 RPC 框架 HTTP 框架 KiteX Hertz Netpoll – 性能表现 Environment CPU: 4 cores Memory: 8GB Go: 1.15.4 Netpoll Netpoll Go net QPS Thrift RPC (echo 1KB) TP99 1.0x 0.34x 2.5x 1.0x Netpoll – 业务实测表现 CPU -25% TP99 -36% 设计实现 01 性能亮点 02 高级特性 03 展望未来 04 设计实现 01 性能亮点 02 高级特性 03 展望未来 04 Go net 在 RPC 场景下的问题 1.

FFmpeg在Intel GPU上的 硬件加速与优化 赵军 DCG/NPG @ Intel 介绍FFmpeg VAAPI • Media pipeline review • 何谓FFmpeg VAAPI • 为什么我们需要FFmpeg VAAPI • 当前状态 • 更进一步的计划 • 附录 典型的 media pipeline File Device Network Stream OpenCL来解救 FFmpeg VAAPI与 FFmpeg QSV 简单比较 • 已经在各种Linux 分发版本中支持 • 支持的硬件更加广泛 • 更多的Codec的支持 • VAAPI 作为一个Linux上的Video 硬 件加速接口，同时也可以支持AMD / Nvidia hardware with Mesa. • 与其他标准APIs集成较好 (EGL/OpenGL, OpenCL). • 某些Cases下图像质量更好

v s 客 户 中 ⼼心 • 既 有 资 源 v s 组 织 能 ⼒力力 敏敏捷协作，实现增⻓长 • 业务需求驱动创新 • 打破部⻔门墙，塑造⽆无边界组织 • 提升项⽬目管理理能⼒力力，贯彻业务战略略 业 务 需 求 驱 动 的 创 新 ⾃自我增强的业务增⻓长 • 线 性 投 ⼊入 还 是 指 数 增 ⻓长 ？ • 如 何 实 现 “ ⾃自 我 增 强 的 循 环 易易混乱 版本发布 ⽆无沉淀 永辉云创 • 永 辉 超 市 是 中 国 5 0 0 强 企 业 之 ⼀一 ， 是 国 家 级 “ 流 通 ” 及 “ 农 业 产 业 化 ” 双 ⻰龙 头 企 业 ， 上 海海 主 板 上 市 • 永 辉 云 创 是 永 辉 超 市 旗 下 四 块 业 务 之 ⼀一 （ 其 他 为 云 超 、 云 商 、 云 ⾦金金 ） 是 永 辉 超 市 新 业 的 重 要 载 体 • 永 辉 云 创 包 括 了了 超 级 物 种、永 辉 ⽣生 活、 永 辉 ⽣生 活 A P P 、 ⼩小 程 序 等 多 个 创 新 型 零 售 项 ⽬目 和 线 上 线 下 融 合 产 品 全⽣生命周期研发管理理 • ⽆无 论 是 产 研 做 任 务 ， 还 是 业 务 部 ⻔门 提 需 求 ， 都 容 易易 上 ⼿手 • 研 发 全 流 程 覆

云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna：边云协同AI框架 02 Sedna-GM：K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 边缘服务 器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 10+ SIG成员在AI顶会IJCAI 上分享分布式协同AI论文 Sedna斩获中国信通院云边协 同应用创新大赛最佳创新奖 ✓ 数据集管理 ✓ 模型管理

化繁为简 DDD驱动复杂业务软件架构的演进 广联达科技 白彦磊 CONTENTS CONTENT 产品介绍 业务挑战及架构目标 架构演进 总结展望 CONTENTS CONTENT 产品介绍 业务挑战及架构目标 架构演进 总结展望 全过程、全流程、一站式平台 产品特点 业务复杂 多专业领域 BIM全过程流转 人机交互频繁 产品规模大 350万+代码行 150+人团队 CONTENT 产品介绍 业务挑战及架构目标 架构演进 总结展望 业务挑战与架构目标 建筑造型多样化，业务模 型复杂度越来越高 业务挑战 新业务基于现有业务进行 扩展，而应用场景及性能 要求不同，既复用又独立； 产品云+端转型，核心业 务逐步实现服务化，不同 业务演化路径不同 简化业务模型复杂度 架构演进目标 不同业务间解耦 各业务独立演化 单体架构 共享模型 模糊分层 应对复杂业务挑战的思考 关注点分离 抽象建模 应对复杂业务挑战的策略 领域驱动设计 1 2 3 领域拆分 架构分层 构建领域模型 CONTENTS CONTENT 产品介绍 业务挑战及架构目标 架构演进 总结展望 架构演进 1 2 3 领域拆分 架构分层 构建领域模型 业务分析 2 1 3 4 分析业务流程 提炼业务规则 分析业务用例 识别业务对象 子域拆分

但可以做到调用的开销尽可能接近CPython 版本 Keeping The Same Semantics As The Original Python Code 在合适的用户设置下， 能够做到语义上与原Python代码完全一致(differs in performance) 反例: Numba Supporting JITing Most Python Objects If Specified

Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋（炎寻） 关于我 • 毕业于中国科学技术大学，定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver，聚焦中间件，容器，Kubernetes，PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 效率 云原生-程序员视角 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 2 extension Custom controller Network plugins Storage plugins 统筹规划， 降低成本 自动化运维， 提升稳定性 非业务逻辑剥离， 提升交付效率 Golang与云原生生态（CNCF） 项目数占比: 214/1512（14.2%） Github star数占比:1265737 / 2458072（51.5%）市值占比: $8.08T/$19